Design-to-Code: co to jest i jak działa?

Design-to-Code to podejście, które obiecuje skrócić drogę od projektu w Figmie do działającego interfejsu w aplikacji - często z pomocą generatorów kodu i coraz częściej z użyciem AI. Zamiast ręcznie „przepisywać” layout, style i komponenty, zespół może automatycznie przenieść część decyzji projektowych do kodu, szybciej budując pierwszą wersję UI i ograniczając rozjazdy między designem a implementacją. Brzmi jak magia, ale w praktyce to zestaw konkretnych technik i narzędzi, które działają najlepiej wtedy, gdy projekt jest dobrze ustrukturyzowany i opiera się na design systemie. 

Czym jest Design-to-Code?

Design-to-Code to proces (i jednocześnie kategoria narzędzi), który przekształca projekt interfejsu przygotowany w narzędziu designerskim - najczęściej w Figmie - w kod frontendu. W praktyce oznacza to automatyczne wygenerowanie struktury widoku (np. HTML/JSX lub widgetów Fluttera), stylów (CSS, style-in-JS, klasy utility) oraz czasem gotowych komponentów odpowiadających temu, co widać w designie. Celem nie jest tylko „zrobić coś, co wygląda podobnie”, ale możliwie wiernie przenieść decyzje projektowe do implementacji: odstępy, typografię, kolory, siatki, responsywność i zasady komponowania elementów. To podejście bywa mylone z prostym eksportem assetów (ikon, obrazów) albo z generatorami „ładnego HTML-a” do prototypów - a to nie to samo. Dobre Design-to-Code próbuje budować UI w sposób zbliżony do tego, jak zrobiłby to programista: z komponentów, wariantów i tokenów design systemu, zamiast z setek unikalnych, „jednorazowych” stylów. Warto też podkreślić różnicę między kodem „do uruchomienia” a kodem „produkcyjnym”: wiele narzędzi wygeneruje działający widok, ale niekoniecznie taki, który łatwo utrzymać, przetestować i rozwijać w dużym projekcie.

Czy szukasz wykonawcy projektów IT ?

Sprawdź case studies

Jak to działa technicznie?

Technicznie Design-to-Code opiera się na analizie danych z pliku projektu (np. Figmy), gdzie każdy element ma określone właściwości: pozycję, rozmiar, układ (Auto Layout), constraints, style tekstu, wypełnienia, obramowania, efekty, a także relacje w hierarchii warstw. Narzędzie najpierw „parsuje” drzewo elementów i próbuje zrozumieć semantykę układu: które elementy tworzą kontener, które są dziećmi w pionowym lub poziomym stacku, gdzie są odstępy, marginesy i wyrównania. Jeśli projekt jest zbudowany z Auto Layoutu i spójnych zasad, mapowanie jest proste (np. kontener → flex/stack, gap → odstęp, align → wyrównanie). Gdy projekt jest „rysowany ręcznie” bez reguł układu, generator często musi zgadywać, a wtedy wynik bywa mniej stabilny (pojawiają się absolutne pozycjonowania, nadmiar wrapperów, trudna responsywność).

Kolejny krok to mapowanie stylów na kod. Narzędzie wyciąga właściwości wizualne (font, rozmiar, line-height, kolor, radius, shadow, spacing) i albo zapisuje je jako surowe wartości, albo - w lepszym scenariuszu - wiąże z tokenami design systemu. To ogromna różnica: surowe wartości prowadzą do „rozmnożenia” podobnych stylów (np. #1F2937 vs #1F2A38), a tokeny wymuszają spójność i ułatwiają globalne zmiany. Następnie generator próbuje rozpoznać komponenty: jeśli w Figmie używasz komponentów i wariantów (np. Button / Primary / Size M), narzędzie może dopasować je do komponentów w kodzie (np. <Button variant="primary" size="m" />) zamiast generować od zera markup i style. To właśnie moment, w którym Design-to-Code przestaje być „eksportem layoutu”, a zaczyna być integracją z systemem komponentów.

Na końcu następuje etap eksportu: generator tworzy pliki (komponenty, style, czasem testowe mocki danych), a w bardziej zaawansowanych rozwiązaniach potrafi też utrzymać synchronizację zmian (np. update tylko zmienionych elementów) i pilnować zgodności z repozytorium lub biblioteką UI. Mimo to prawie zawsze potrzebne są poprawki: dopięcie zachowań (stany, walidacja, obsługa błędów), dostępność (role, aria, fokus), optymalizacja struktury DOM/widget tree i dopasowanie do realnych danych. Dlatego najlepszy efekt daje podejście hybrydowe: generator robi „80% powtarzalnej pracy”, a programista świadomie domyka resztę tak, by kod był czytelny i utrzymywalny.

Typowe podejścia

W praktyce Design-to-Code działa w kilku najczęściej spotykanych modelach. Pierwszy to podejście „eksportowe”, gdzie narzędzie (często jako plugin do Figmy) zamienia warstwy bezpośrednio na kod widoku: HTML/CSS, JSX, Flutter widgets albo SwiftUI. To najszybsza droga do zobaczenia efektu, ale też najbardziej wrażliwa na jakość pliku projektowego - jeśli warstwy są chaotyczne albo layout nie opiera się o Auto Layout/constraints, generator zacznie tworzyć nadmiar wrapperów, twarde wartości i mało elastyczną strukturę. Drugie podejście jest bardziej „systemowe”: najpierw buduje się design system (tokeny + komponenty + warianty), a dopiero potem generator mapuje elementy projektu na istniejące komponenty w kodzie. Wtedy zamiast dziesiątek unikalnych stylów powstają wywołania typu <Button variant="primary" size="m" /> czy <Card padding="l" />, co jest bliższe produkcyjnemu developmentowi. Trzeci wariant to podejście AI-assisted, gdzie narzędzie próbuje rozpoznać intencję (np. „to jest formularz logowania”, „to jest lista produktów”), sugeruje komponenty, upraszcza strukturę i pomaga w refaktorze wygenerowanego kodu. Często najlepsze wyniki daje hybryda: automatyzacja generuje bazę UI, a zespół ma reguły, które wymuszają użycie tokenów i komponentów oraz ograniczają „surowy” CSS do wyjątków.

Co jest generowane, a co zwykle trzeba dopisać ręcznie

Najlepiej automatyzuje się to, co jest czysto prezentacyjne: struktura layoutu, podstawowe style, typografia, spacing, kolory, promienie, cienie, układy w stylu flex/stack oraz proste komponenty zdefiniowane w design systemie. Zwykle bez problemu da się wygenerować statyczne ekrany (landing, karta produktu, sekcje dashboardu), proste listy, siatki oraz warianty wyglądu przycisków i pól - szczególnie jeśli projekt jest konsekwentny i oparty o komponenty oraz tokeny. Coraz częściej narzędzia potrafią też wypluć „szkielet” responsywności (np. breakpointy, zmiany układu) albo przygotować assets (SVG, ikony, grafiki) w odpowiednich formatach.

Ręcznie niemal zawsze trzeba domknąć warstwę „aplikacyjną”: logikę działania (stan, nawigacja, routing), podpięcie realnych danych i API, obsługę ładowania/błędów oraz walidację formularzy. Często dopracowania wymaga też dostępność (semantyka HTML, role ARIA, kolejność fokusu, zachowanie klawiatury), bo generator potrafi skupić się na wyglądzie kosztem poprawnych elementów (np. div zamiast buttona). Do tego dochodzą aspekty utrzymania: uproszczenie struktury komponentów, usunięcie zbędnych wrapperów, dostosowanie do konwencji projektu (naming, foldery, lint), a czasem optymalizacja wydajności (redukcja nadmiaru stylów, unikanie absolutnych pozycji, porządek w re-renderach). Dlatego Design-to-Code rzadko jest „one-click and done” - realnie wygrywa wtedy, gdy przejmuje żmudne 60-80% pracy nad UI, a programista świadomie dopisuje resztę w sposób zgodny z architekturą aplikacji.

Największe korzyści

• Szybsze dowożenie UI - mniej ręcznego „przepisywania” layoutu i stylów z Figmy do kodu, więc pierwszą działającą wersję ekranu można złożyć dużo szybciej.
• Mniej rozjazdów między designem a implementacją - generator przenosi konkretne decyzje projektowe (spacing, typografia, kolory), co ogranicza drobne różnice typu „tu jest 14 px zamiast 16 px”.
• Większa spójność dzięki design systemowi - gdy narzędzie mapuje elementy na tokeny i komponenty, łatwiej utrzymać jednolite wzorce w całym produkcie i w wielu zespołach.
• Oszczędność na powtarzalnych ekranach - listy, karty, proste formularze czy dashboardy to idealne przypadki, gdzie automatyzacja usuwa najbardziej żmudną część pracy.
• Szybsze iteracje i prototypowanie - łatwiej testować warianty UI i wprowadzać poprawki, bo zmiany w designie szybciej przekładają się na kod.
• Lepsza współpraca design-dev - projektanci są motywowani do porządku (Auto Layout, komponenty, nazewnictwo), a developerzy dostają bardziej przewidywalny „input” do implementacji.